쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

3단계: ML 모델 생성

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3단계: ML 모델 생성 - Amazon Machine Learning

더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 머신 러닝이란? 단원을 참조하세요.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 머신 러닝이란? 단원을 참조하세요.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

학습 데이터 소스를 생성한 후 이를 사용하여 ML 모델을 생성하고 모델을 학습시킨 다음 결과를 평가합니다. ML 모델은 Amazon ML이 학습 중에 데이터에서 발견한 패턴 모음입니다. 모델을 사용하여 예측을 생성합니다.

ML 모델을 생성하려면
  1. 시작 마법사가 학습 데이터 소스와 모델을 모두 생성해주므로 머신 러닝(ML)은 방금 생성한 학습 데이터 소스를 자동으로 사용하여 ML 모델 설정 페이지로 바로 이동합니다. ML 모델 설정 페이지에서 ML 모델 이름에 대해 기본값인 ML model: Banking Data 1이 표시되어 있는지 확인합니다.

    기본값과 같이 친숙한 이름을 사용하면 ML 모델을 쉽게 식별하고 관리할 수 있습니다.

  2. 학습 및 평가 설정에 대해 기본값이 선택되었는지 확인합니다.

    Select training and evaluation settings interface with Default option selected.
  3. 이 평가에 이름 지정에 대해 기본값인 Evaluation: ML model: Banking Data 1을 그대로 사용합니다.

  4. 검토를 선택하고, 설정을 검토한 다음 완료를 선택합니다.

    완료를 선택하면 ML이 모델을 처리 대기열에 추가합니다. Amazon ML은 모델을 생성할 때 기본값을 적용하고 다음 작업을 수행합니다.

    • 학습 데이터 소스를 두 섹션으로 분리합니다. 하나는 데이터의 70%를 포함하고 있고 다른 하나는 나머지 30%를 포함하고 있습니다.

    • 입력 데이터의 70%가 포함된 섹션에서 ML 모델을 학습시킵니다.

    • 입력 데이터의 나머지 30%를 사용하여 모델을 평가합니다.

    모델이 대기열에 있는 동안 ML은 상태를 보류 중으로 보고합니다. ML은 모델을 생성하는 동안 상태를 진행 중으로 보고합니다. 모든 작업이 완료되면 상태를 완료됨으로 보고합니다. 평가가 완료될 때까지 기다렸다가 진행합니다.

이제 모델의 성능을 검토하고 커트라인 점수를 설정할 준비가 되었습니다.

모델 학습 및 평가에 대한 자세한 내용은 모델 학습evaluate an ML model 단원을 참조하세요.

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